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基于云平台的制造资源智能匹配方法研究及应用
被引量：
8
1
作者
郑杰
曹华军
+3 位作者
李洪丞
陈二恒
朱林全
邢镔
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2022年第12期3747-3757,共11页
为提高制造资源利用效率,智能制造环境下要求将离散分布的制造资源快速有效地连接并动态匹配制造服务。在云平台上通过词向量建模对制造资源和用户需求进行特征描述以及向量提取,并利用联合嵌入卷积神经网络(JE-CNN)将制造资源和用户需...
为提高制造资源利用效率,智能制造环境下要求将离散分布的制造资源快速有效地连接并动态匹配制造服务。在云平台上通过词向量建模对制造资源和用户需求进行特征描述以及向量提取,并利用联合嵌入卷积神经网络(JE-CNN)将制造资源和用户需求词向量映射到具备向量匹配基础的公共空间。以两组词向量匹配距离构建目标函数,采用自适应时刻估计法(Adam)优化该目标函数,再根据二分类(AUC)模型判断匹配度是否满足要求,从而实现制造资源的高质量、高效率匹配。最后,通过实例验证了该方法的可行性。
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关键词
制造资源
云平台
词向量
联合嵌入卷积神经网络
自适应时刻估计算法
二分类模型
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职称材料
题名
基于云平台的制造资源智能匹配方法研究及应用
被引量：
8
1
作者
郑杰
曹华军
李洪丞
陈二恒
朱林全
邢镔
机构
重庆大学机械传动国家重点实验室
重庆邮电大学先进制造工程学院
重庆大数据创新中心有限公司
出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2022年第12期3747-3757,共11页
基金
重庆市技术创新与应用示范项目(Z20200343)
重庆工业大数据创新中心联合科研资助项目(H20200743)
重庆自然科学基金资助项目(cstc2018jcyjAX0579)。
文摘
为提高制造资源利用效率,智能制造环境下要求将离散分布的制造资源快速有效地连接并动态匹配制造服务。在云平台上通过词向量建模对制造资源和用户需求进行特征描述以及向量提取,并利用联合嵌入卷积神经网络(JE-CNN)将制造资源和用户需求词向量映射到具备向量匹配基础的公共空间。以两组词向量匹配距离构建目标函数,采用自适应时刻估计法(Adam)优化该目标函数,再根据二分类(AUC)模型判断匹配度是否满足要求,从而实现制造资源的高质量、高效率匹配。最后,通过实例验证了该方法的可行性。
关键词
制造资源
云平台
词向量
联合嵌入卷积神经网络
自适应时刻估计算法
二分类模型
Keywords
manufacturing resource
cloud platform
term vectors
joint embedded convolutional neural network
adaptive time estimation algorithm
area under curve model
分类号
TH164 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于云平台的制造资源智能匹配方法研究及应用
郑杰
曹华军
李洪丞
陈二恒
朱林全
邢镔
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2022
8
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